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CHANGED
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@@ -6,27 +6,25 @@ import random
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import numpy as np
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import os
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| 9 |
-
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| 10 |
if torch.cuda.is_available():
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| 11 |
device = "cuda"
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| 12 |
-
print("
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| 13 |
else:
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| 14 |
device = "cpu"
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| 15 |
-
print("
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-
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#
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| 19 |
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
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| 20 |
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| 21 |
-
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| 22 |
MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
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| 23 |
CACHE_EXAMPLES = torch.cuda.is_available() and os.getenv("CACHE_EXAMPLES", "0") == "1"
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| 24 |
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| 25 |
-
#
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| 26 |
pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
|
| 27 |
pipe.to(device)
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| 28 |
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| 29 |
-
#
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| 30 |
@spaces.GPU(duration=160)
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| 31 |
def generate_image(prompt, num_inference_steps, height, width, guidance_scale, seed, num_images_per_prompt, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
|
| 32 |
if seed == 0:
|
|
@@ -34,7 +32,6 @@ def generate_image(prompt, num_inference_steps, height, width, guidance_scale, s
|
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| 34 |
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| 35 |
generator = torch.Generator().manual_seed(seed)
|
| 36 |
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| 37 |
-
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| 38 |
with torch.inference_mode():
|
| 39 |
output = pipe(
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| 40 |
prompt=prompt,
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@@ -48,51 +45,140 @@ def generate_image(prompt, num_inference_steps, height, width, guidance_scale, s
|
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| 48 |
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| 49 |
return output
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| 50 |
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| 51 |
-
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| 52 |
-
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| 53 |
-
# Create the Gradio interface
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| 54 |
-
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| 55 |
examples = [
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| 56 |
-
["
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| 57 |
-
["
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| 58 |
-
["
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| 59 |
]
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| 60 |
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| 61 |
css = '''
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| 62 |
-
.gradio-container{
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| 63 |
-
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'''
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-
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| 66 |
with gr.Row():
|
| 67 |
with gr.Column():
|
| 68 |
gr.HTML(
|
| 69 |
-
|
| 70 |
-
|
| 71 |
-
|
| 72 |
-
|
| 73 |
-
"""
|
| 74 |
-
)
|
| 75 |
gr.HTML(
|
| 76 |
"""
|
| 77 |
-
|
| 78 |
-
|
|
|
|
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| 79 |
"""
|
| 80 |
-
|
|
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| 81 |
with gr.Group():
|
| 82 |
with gr.Column():
|
| 83 |
-
prompt = gr.Textbox(
|
| 84 |
-
|
| 85 |
-
|
| 86 |
-
|
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| 87 |
with gr.Row():
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| 88 |
-
num_inference_steps = gr.Slider(
|
| 89 |
-
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| 90 |
with gr.Row():
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| 91 |
-
width = gr.Slider(
|
| 92 |
-
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| 93 |
with gr.Row():
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| 94 |
-
seed = gr.Slider(
|
| 95 |
-
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| 96 |
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| 97 |
gr.Examples(
|
| 98 |
examples=examples,
|
|
|
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| 6 |
import numpy as np
|
| 7 |
import os
|
| 8 |
|
| 9 |
+
# GPU 사용 가능 여부 확인
|
| 10 |
if torch.cuda.is_available():
|
| 11 |
device = "cuda"
|
| 12 |
+
print("GPU를 사용합니다")
|
| 13 |
else:
|
| 14 |
device = "cpu"
|
| 15 |
+
print("CPU를 사용합니다")
|
|
|
|
| 16 |
|
| 17 |
+
# HuggingFace 토큰 로그인
|
| 18 |
HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
|
| 19 |
|
|
|
|
| 20 |
MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
|
| 21 |
CACHE_EXAMPLES = torch.cuda.is_available() and os.getenv("CACHE_EXAMPLES", "0") == "1"
|
| 22 |
|
| 23 |
+
# 파이프라인 초기화 및 모델 다운로드
|
| 24 |
pipe = FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16)
|
| 25 |
pipe.to(device)
|
| 26 |
|
| 27 |
+
# 이미지 생성 함수 정의
|
| 28 |
@spaces.GPU(duration=160)
|
| 29 |
def generate_image(prompt, num_inference_steps, height, width, guidance_scale, seed, num_images_per_prompt, progress=gr.Progress(track_tqdm=True)):
|
| 30 |
if seed == 0:
|
|
|
|
| 32 |
|
| 33 |
generator = torch.Generator().manual_seed(seed)
|
| 34 |
|
|
|
|
| 35 |
with torch.inference_mode():
|
| 36 |
output = pipe(
|
| 37 |
prompt=prompt,
|
|
|
|
| 45 |
|
| 46 |
return output
|
| 47 |
|
| 48 |
+
# 예제 프롬프트
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 49 |
examples = [
|
| 50 |
+
["안녕하는 팻말을 들고 있는 고양이"],
|
| 51 |
+
["달에서 알을 깨고 나오는 작은 우주인"],
|
| 52 |
+
["미래적인 사이보그 슈트를 입고 화성에 있는 우주인"],
|
| 53 |
]
|
| 54 |
|
| 55 |
+
# 커스텀 CSS
|
| 56 |
css = '''
|
| 57 |
+
.gradio-container {
|
| 58 |
+
max-width: 1000px !important;
|
| 59 |
+
margin: auto;
|
| 60 |
+
}
|
| 61 |
+
h1 {
|
| 62 |
+
text-align: center;
|
| 63 |
+
font-family: 'Pretendard', sans-serif;
|
| 64 |
+
color: #EA580C;
|
| 65 |
+
}
|
| 66 |
+
.gr-button-primary {
|
| 67 |
+
background-color: #F97316 !important;
|
| 68 |
+
}
|
| 69 |
+
.gr-button-primary:hover {
|
| 70 |
+
background-color: #EA580C !important;
|
| 71 |
+
}
|
| 72 |
'''
|
| 73 |
+
|
| 74 |
+
# Gradio 인터페이스 생성
|
| 75 |
+
with gr.Blocks(
|
| 76 |
+
theme=gr.themes.Soft(
|
| 77 |
+
primary_hue=gr.themes.Color(
|
| 78 |
+
c50="#FFF7ED",
|
| 79 |
+
c100="#FFEDD5",
|
| 80 |
+
c200="#FED7AA",
|
| 81 |
+
c300="#FDBA74",
|
| 82 |
+
c400="#FB923C",
|
| 83 |
+
c500="#F97316",
|
| 84 |
+
c600="#EA580C",
|
| 85 |
+
c700="#C2410C",
|
| 86 |
+
c800="#9A3412",
|
| 87 |
+
c900="#7C2D12",
|
| 88 |
+
c950="#431407",
|
| 89 |
+
),
|
| 90 |
+
secondary_hue="zinc",
|
| 91 |
+
neutral_hue="zinc",
|
| 92 |
+
font=("Pretendard", "sans-serif")
|
| 93 |
+
),
|
| 94 |
+
css=css
|
| 95 |
+
) as demo:
|
| 96 |
with gr.Row():
|
| 97 |
with gr.Column():
|
| 98 |
gr.HTML(
|
| 99 |
+
"""
|
| 100 |
+
<h1>FLUX.1-dev 이미지 생성기</h1>
|
| 101 |
+
"""
|
| 102 |
+
)
|
|
|
|
|
|
|
| 103 |
gr.HTML(
|
| 104 |
"""
|
| 105 |
+
<div style='text-align: center'>
|
| 106 |
+
제작: <a href='https://linktr.ee/Nick088' target='_blank'>Nick088</a>
|
| 107 |
+
<br>
|
| 108 |
+
<a href="https://discord.gg/AQsmBmgEPy">
|
| 109 |
+
<img src="https://img.shields.io/discord/1198701940511617164?color=%23738ADB&label=디스코드&style=for-the-badge" alt="Discord">
|
| 110 |
+
</a>
|
| 111 |
+
</div>
|
| 112 |
"""
|
| 113 |
+
)
|
| 114 |
+
|
| 115 |
with gr.Group():
|
| 116 |
with gr.Column():
|
| 117 |
+
prompt = gr.Textbox(
|
| 118 |
+
label="프롬프트",
|
| 119 |
+
info="원하는 이미지를 설명해주세요",
|
| 120 |
+
placeholder="고양이..."
|
| 121 |
+
)
|
| 122 |
+
run_button = gr.Button("생성하기", variant="primary")
|
| 123 |
+
result = gr.Gallery(
|
| 124 |
+
label="생성된 AI 이미지",
|
| 125 |
+
elem_id="gallery"
|
| 126 |
+
)
|
| 127 |
+
|
| 128 |
+
with gr.Accordion("고급 설정", open=False):
|
| 129 |
with gr.Row():
|
| 130 |
+
num_inference_steps = gr.Slider(
|
| 131 |
+
label="추론 단계 수",
|
| 132 |
+
info="이미지의 디노이징 단계 수입니다. 더 많은 단계는 더 높은 품질의 이미지를 생성하지만 시간이 더 걸립니다",
|
| 133 |
+
minimum=1,
|
| 134 |
+
maximum=50,
|
| 135 |
+
value=25,
|
| 136 |
+
step=1
|
| 137 |
+
)
|
| 138 |
+
guidance_scale = gr.Slider(
|
| 139 |
+
label="가이던스 스케일",
|
| 140 |
+
info="텍스트 프롬프트를 얼마나 충실히 따를지 제어합니다. 높은 값은 입력 텍스트에 더 가깝게 생성됩니다",
|
| 141 |
+
minimum=0.0,
|
| 142 |
+
maximum=7.0,
|
| 143 |
+
value=3.5,
|
| 144 |
+
step=0.1
|
| 145 |
+
)
|
| 146 |
+
|
| 147 |
with gr.Row():
|
| 148 |
+
width = gr.Slider(
|
| 149 |
+
label="너비",
|
| 150 |
+
info="이미지의 너비",
|
| 151 |
+
minimum=256,
|
| 152 |
+
maximum=1024,
|
| 153 |
+
step=32,
|
| 154 |
+
value=1024
|
| 155 |
+
)
|
| 156 |
+
height = gr.Slider(
|
| 157 |
+
label="높이",
|
| 158 |
+
info="이미지의 높이",
|
| 159 |
+
minimum=256,
|
| 160 |
+
maximum=1024,
|
| 161 |
+
step=32,
|
| 162 |
+
value=1024
|
| 163 |
+
)
|
| 164 |
+
|
| 165 |
with gr.Row():
|
| 166 |
+
seed = gr.Slider(
|
| 167 |
+
value=42,
|
| 168 |
+
minimum=0,
|
| 169 |
+
maximum=MAX_SEED,
|
| 170 |
+
step=1,
|
| 171 |
+
label="시드",
|
| 172 |
+
info="생성 과정의 시작점입니다. 0을 입력하면 랜덤한 시드가 사용됩니다"
|
| 173 |
+
)
|
| 174 |
+
num_images_per_prompt = gr.Slider(
|
| 175 |
+
label="프롬프트당 이미지 수",
|
| 176 |
+
info="설정된 값으로 생성할 이미지의 수",
|
| 177 |
+
minimum=1,
|
| 178 |
+
maximum=4,
|
| 179 |
+
step=1,
|
| 180 |
+
value=2
|
| 181 |
+
)
|
| 182 |
|
| 183 |
gr.Examples(
|
| 184 |
examples=examples,
|